Ecuador 2023

library(ggplot2)

ggplot(Numero_de_Homicidios, aes(x = PROVINCIA, y = ASESINATO)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "skyblue") +
  labs(title = "Casos de ASESINATO por Provincia", x = "Provincia", y = "Cantidad de casos") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1))

ggplot(Numero_de_Homicidios, aes(x = PROVINCIA, y = FEMICIDIO)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "salmon") +
  labs(title = "Casos de FEMICIDIO por Provincia", x = "Provincia", y = "Cantidad de casos") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1))

ggplot(Numero_de_Homicidios, aes(x = PROVINCIA, y = HOMICIDIO)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "lightgreen") +
  labs(title = "Casos de HOMICIDIO por Provincia", x = "Provincia", y = "Cantidad de casos") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1))

library(dplyr)

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

library(plotly)

## 
## Attaching package: 'plotly'

## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot

## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter

## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout

Numero_de_Homicidios <- mutate(Numero_de_Homicidios, 
  Total = ASESINATO + FEMICIDIO + HOMICIDIO,
  Porcentaje_Asesinato = (ASESINATO / Total) * 100,
  Porcentaje_Femicidio = (FEMICIDIO / Total) * 100,
  Porcentaje_Homicidio = (HOMICIDIO / Total) * 100
)


plot <- Numero_de_Homicidios %>%
  plot_ly(x = ~PROVINCIA, y = ~Porcentaje_Asesinato, type = 'bar', name = 'Porcentaje de Asesinato') %>%
  add_trace(y = ~Porcentaje_Femicidio, name = 'Porcentaje de Femicidio') %>%
  add_trace(y = ~Porcentaje_Homicidio, name = 'Porcentaje de Homicidio') %>%
  layout(title = 'Porcentaje de cada tipo de delito por provincia',
         xaxis = list(title = 'Provincia', tickangle = 45),
         yaxis = list(title = 'Porcentaje'),
         barmode = 'stack')


plot %>% highlight(selectize = FALSE)

## Warning: Ignoring 397 observations

## Warning: Ignoring 397 observations

## Warning: Ignoring 397 observations

library(dplyr)
library(htmlwidgets)
library(plotly)


Resumen_por_Provincia <- Numero_de_Homicidios %>%
  group_by(PROVINCIA) %>%
  summarise(Porcentaje_Asesinato = mean(Porcentaje_Asesinato, na.rm = TRUE),
            Porcentaje_Femicidio = mean(Porcentaje_Femicidio, na.rm = TRUE),
            Porcentaje_Homicidio = mean(Porcentaje_Homicidio, na.rm = TRUE))


plot_interactivo2 <- Resumen_por_Provincia %>%
  plot_ly(x = ~PROVINCIA, y = ~Porcentaje_Asesinato, type = 'bar', name = 'Porcentaje de Asesinato') %>%
  add_trace(y = ~Porcentaje_Femicidio, name = 'Porcentaje de Femicidio') %>%
  add_trace(y = ~Porcentaje_Homicidio, name = 'Porcentaje de Homicidio') %>%
  layout(title = list(
           text = 'Porcentaje promedio de cada tipo de delito por provincia en 2023',
           font = list(size = 24)),  # Tamaño del título
         xaxis = list(title = 'Provincia', tickangle = 45, titlefont = list(size = 18)),  
         yaxis = list(title = 'Porcentaje', titlefont = list(size = 18), tickfont = list(size = 16)),  
         barmode = 'stack',
         font = list(color = 'black'),
         paper_bgcolor = 'white',  
         plot_bgcolor = 'white'  
  )


plot_interactivo2